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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117207188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311275485.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法是由姚聪;辛云宏;刘腾设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法在说明书摘要公布了：一种基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法，向快速搜索随机树引入自适应步长生长策略，得到快速搜索随机树在生成路径过程中不同子空间内的节点生长步长；向快速搜索随机树引入子空间增量采样策略，使快速搜索随机树趋向于在未探索的区域进行采样；向快速搜索随机树引入广度优先搜索策略，细化搜索结果，并剔除无效节点。本发明通过引入3种策略，使得机械臂能够根据环境中障碍物密度的不同，生成不同长度的节点生长步长，快速覆盖未知区域并得到初始点到目标点之间的有效运动路径。本发明显著提高了机械臂在非结构化环境中的运动规划效率，能够满足精密作业过程中的高效率、快响应需求，并为后续机械臂的速度规划与控制提供了便利。

本发明授权基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合多策略RRT的七自由度机械臂运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.向快速搜索随机树引入自适应步长生长策略，得到快速搜索随机树在生成路径过程中不同子空间内的节点生长步长； 步骤1.1.通过Voronoi图将整个环境区域X划分为N个子空间，N为正整数，通过蒙特卡洛抽样法在各个子空间中进行随机采样，并按照下式得到各子空间中障碍物所占比例式中，Mi为第i个子空间中的总采样数，为第i个子空间中随机采样到障碍物的次数； 步骤1.2.根据子空间中障碍物所占比例确定自适应步长因子，构建自适应生长步长，得到不同子空间内的自适应生长步长，对于障碍物密集的区域，生长步长会相应变短，对于障碍物稀疏的区域，生长步长会相应变长； 所述不同子空间内的自适应生长步长γi为： 式中，xnew为生成的新节点，xrand为采样得到的节点，xnear为距离xrand最近的节点，为生长步长的最大变化值，γ为树节点的生长步长； 步骤2.向快速搜索随机树引入子空间增量采样策略，使快速搜索随机树趋向于在未探索的区域进行采样； 步骤2.1.定义步骤1中环境区域X内的信息为集合I，已搜索环境区域信息为集合Iexp，环境区域X内有M个障碍物，应用高斯分布函数构建已搜索环境区域内障碍物碰撞概率，从而按照下式得到整个环境区域X内障碍物的碰撞概率Fx； 式中，fjx为已搜索环境区域内第j个障碍物碰撞概率，x为机械臂运动规划状态空间内的任意点，σj为第j个障碍物的范围因子，μ为期望值； 步骤2.2.根据整个环境空间内障碍物的碰撞概率，按照下式构建能够根据节点和障碍物密度的大小自适应调整采样概率的增量采样概率Pi； 式中，Di为环境空间中树节点的密集程度，σ为障碍物的范围因子； 步骤3.向快速搜索随机树引入广度优先搜索策略，细化搜索结果，并剔除无效节点； 将步骤1和步骤2生成的树节点结果输出至广度优先搜索处，广度优先搜索将从这些树节点中按顺序依次取出树节点并判断所取出树节点周边相邻栅格是否存在障碍物，若不存在障碍物则标记为有效路径点，若存在障碍物则会被剔除。

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